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| 好书推荐：亚线性算法在大数据中的应用 | 发布于:2016/07/13 | |
| 对于大数据（Big data）Gartner公司给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。本书重点在于对应用线性算法来管理大数据进行了简要介绍，通过对线性算法的简介，解释了为什么其在大数据系统中处于至关重要的地位，并通过三个实例进行分析说明。 本书共6章：1.引言：包括对大数据时代的背景进行概要与分析，并对次线性算法进行了说明，最后对本书章节结构进行概括；2.次线性算法基础：顾名思义，本章主要针对次线性算法，包括近似和随机化、不等式和边界、线性算法分类说明等，章节最后通过3个实例细化了算法的应用方法；3.无线传感器网络应用：包括无线传感器网络的系统体系结构、准确性评价以及数量查询、能耗分析与评价结果，最后进行了总结与概括；4.大数据处理：包括大数据处理的步骤、服务器负载均衡的分析、基于采样的半在线算法介绍、实验设置与性能评价等；5.智能电网中的应用：首先概括其背景，之后通过智能仪表数据分析、负荷曲线分类、差异化服务等方面引入大数据应用，最后进行了性能评价与总结；6.结束语：对本书内容进行总结，提出未来的机遇与挑战。 作者王丹教授为香港理工大学副教授，IEEE的高级会员。从北京大学获学士学位，从美国Case Western Reserve University获硕士学位，从加拿大Simon Fraser University获博士学位。目前的研究兴趣包括绿色计算和大数据的处理。。 本书层次鲜明，由浅入深，并辅以实例进行说明，是大数据处理与应用领域的不可多得的好书，适合计算机科学、通信和信号处理领域的研究生、研究人员或工程师进行阅读参考。 李亚宁，博士研究生 （中国科学院自动化研究所）作者：王丹 来源：国外科技新书评介 |
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